L’équité en éducation et en pédagogie actualisante
Bibliographic record
Abstract
La mission de la Faculté des sciences de l’éducation de l’Université de Moncton s’insère dans une vision de l’éducation fondée sur l’épanouissement personnel, la justice sociale et la paix. Afin de concrétiser cette vision, la Faculté a adopté comme philosophie sous-jacente à ses activités de formation initiale à l’enseignement, une approche globale de la pédagogie qu’elle appelle la pédagogie actualisante. Or, pour qu’il y ait une pédagogie actualisante, elle doit être ancrée dans des valeurs d’équité. En s’appuyant sur des recherches antérieures qu’elles ont réalisées auprès de formatrices et de formateurs, les auteures ont démontré l’influence positive d’une démarche de sensibilisation à l’équité en pédagogie, tant au niveau des pratiques qu’à celui des représentations. Dans le présent article, les concepts d’équité et d’égalité seront d’abord définis et ensuite, nous verrons comment le concept d’équité sous-tend chacun des volets menant à la pédagogie actualisante. En terminant, une grille d’équité appliquée à cette pédagogie sera présentée suivie d’un guide d’analyse réflexive portant sur l’examen de ses propres pratiques en enseignement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".